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我国正在实施的北斗卫星导航系统
4农业系统模拟技术(P8)SystemSimulation农业信息处理范畴
系统模拟:
运用系统学原理,根据事物发生和演变的动态过程,对系统结构成分与系统环境之间的机理性关系进行定量描述和动态模拟,并建立相应的计算机模型与实验系统。
农业系统模拟:
利用计算机模拟模型对具有不同属性、不同过程、不同时空尺度的农业系统进行定量表达和动态模拟,包括从宏观的农业产业结构到微观的作物光合作用过程,几乎涉及所有农业问题。
研究热点
5农业人工智能技术
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)
研究人类智能规律,构造具有一定智能行为,以实现用电脑部分取代人脑劳动的综合性科学。
主要应用:
专家系统、神经网络、遗传算法
农业专家系统:
将农业专家的经验用合适的表示方法,经过知识的获取、总结、分析、提炼,存入知识库,通过推理机来求解农业问题,辅助进行管理决策。
6农业管理决策技术
农业信息管理的重要形式
解决“生产什么”、“怎么生产”等直接影响农业增效、农业增收、农村经济发展和国家产业安全等重大问题
按职能分类:
农业宏观管理决策支持系统,农业生产管理决策支持系统
7农业信息服务技术(P9-10)
农业信息利用的主要内容,包括农业资源环境信息管理方面,农业系统监测评估方面,农业区划与决策方面,农业电子商务方面
第四节农业信息学的作用与应用
1、农业信息学的地位与作用(P11)
单项农业技术与复杂的农业系统
农业信息学对农业科技、农业生产、农村发展具有重要的战略作用和应用价值
21世纪是社会高度信息化、经济高度知识化的时代
2、应用实践
(1)农业资源与农情动态的无损化监测
遥感估产
(2)农作产量与生产力的数字化预测
作物生长模型
(3)农业生产的智能化决策
专家系统
(4)农业温室的自动化控制
(5)精确农业的集成化示范PrecisionAgriculture/Farming
在农药、化肥等投入不合理,导致农业效率降低,农业生态环境恶化,以及现代信息技术在农业中应用取得良好效果的情况下提出,通过RS、GIS、GPS实现对农作物生长发育状况、病虫害、水肥情况以及相应的环境状况进行定期信息获取和动态分析,通过诊断与决策,制定实施计划。
已有商品化产品和系统
第二章、农业数据库及管理信息系统
农业信息数据库(AgriculturalDatabase)的建设是农业信息技术工作的基础
农业数据库有组织的动态存储、管理、重复利用、分析预测一系列有密切联系的农业方面的数据集合的计算机系统。
管理信息系统ManagementInformationSystem,MIS是收集和加工系统管理过程中有关的信息,为管理决策过程提供帮助的一种信息处理系统。
可支持事务处理、信息服务和辅助管理决策。
第一节农业数据库的概念与特征
1、数据库的概念(P15)
数据库、数据库管理系统、数据库系统
2、数据库系统的三级模式结构
(1)模式
(2)外模式
(3)内模式
(4)二级映像
为了有效地组织、管理数据,提高数据库的逻辑独立性和物理独立性,人们为数据库设计了一个严谨的体系结构,数据库领域公认的标准结构是三级模式结构,它包括外模式、模式和内模式。
美国家标准协会(AmericanNationalStandardInstitute,ANSI)的数据库管理系统研究小组于1978年提出了标准化的建议,将数据库结构分为3级:
面向用户或应用程序员的用户级、面向建立和维护数据库人员的概念级、面向系统程序员的物理级。
用户级对应外模式,概念级对应模式,物理级对应内模式,使不同级别的用户对数据库形成不同的视图。
所谓视图,就是指观察、认识和理解数据的范围、角度和方法,是数据库在用户“眼中"
的反映,很显然,不同层次(级别)用户所“看到’’的数据库是不相同的。
模式(Schema):
也称逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。
①一个数据库只有一个模式;
②是数据库数据在逻辑级上的视图;
③数据库模式以某一种数据模型为基础;
④定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构(如数据记录由哪些数据项构成,数据项的名字、类型、取值范围等),而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求,定义这些数据之间的联系。
外模式(ExternalSchema):
也称子模式(Subschema)或用户模式,是数据库用户(包括应用程序员和最终用户)能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示。
①一个数据库可以有多个外模式;
②外模式就是用户视图;
③外模式是保证数据安全性的一个有力措施。
内模式(InternalSchema):
也称存储模式(StorageSchema),是数据物理结构和存储方式的描述,是数据在数据库内部的表示方式(例如,记录的存储方式是顺序存储、按照B树结构存储还是按hash方法存储;
索引按照什么方式组织;
数据是否压缩存储,是否加密;
数据的存储记录结构有何规定)。
①一个数据库只有一个内模式;
②是数据库管理系统(DBMS)对数据库中数据进行有效组织和管理的方法。
其目的是:
①减少数据冗余,实现数据共享;
②提高存取效率,改善性能。
三级模式间的映射
数据库的三级模式是数据库在三个级别(层次)上的抽象,使用户能够逻辑地、抽象地处理数据而不必关心数据在计算机中的物理表示和存储。
实际上,对于一个数据库系统而言物理级数据库是客观存在的,它是进行数据库操作的基础,概念级数据库中不过是物理数据库的一种逻辑的、抽象的描述(即模式),用户级数据库则是用户与数据库的接口,它是概念级数据库的一个子集(外模式)。
用户应用程序根据外模式进行数据操作,通过外模式——模式映射,定义建立某个外模式与模式间的对应关系,将外模式与模式联系起来,当模式发生改变时,只要改变其映射,就可以使外模式保持不变,对应的应用程序也可保持不变;
通过模式——内模式映射,定义建立数据的逻辑结构(模式)与存储结构(内模式)的对应关系,当数据存储结构发生变化时,只需改变模式——内模式映射,就能保持模式不变,因此应用程序也可以保持不变。
3、数据库的功能和特性(P17)
①数据库是相互关联的数据的集合②用综合的方法组织数据,可降低数据的冗余度,实现数据共享③具有较高的独立性④数据库技术能够保证数据是安全、可靠的⑤能最大限度保证数据的正确性和完整性⑥数据库中的数据可以并发使用并能同时保证数据的一致性
这些功能和特性是由DBMS提供的。
4、数据库管理系统(P17)
层次DBMS
网络DBMS
关系DBMS(RDBMS)
面向对象的DBMS
5、数据库管理员
文件系统与数据库系统
文件系统中,数据按其内容、结构和用途组成若干命名的文件。
文件一般为某个用户或用户组所有,也可供其他用户共享。
用户可以通过操作系统对文件进行打开、读、写和关闭等操作。
文件系统的缺点:
(1)编写应用程序很不方便。
应用程序的设计者必须对所用的文件的逻辑及物理结构有清楚的了解。
操作系统只能进行打开、关闭、读、写等几个低级的文件操作命令,对文件的查询修改等处理都须在应用程序内解决。
应用程序还不可避免地在功能上有所重复。
在文件系统上编写应用程序的效率不高。
(2)文件的设计很难满足多种应用程序的不同要求,数据冗余经常是不可避免的。
为兼顾各种应用程序的要求,在设计文件系统时,往往不得不增加冗余的数据。
数据冗余不仅浪费空间,而且会带来数据的不一致性。
文件系统中没有维护数据一致性的监控机制,数据的一致性完全由用户负责维护。
在简单的系统中勉强能应付,但在大型复杂的系统中几乎是不可能完成的。
(3)文件结构的修改将导致应用程序的修改,应用程序的维护量很大。
(4)文件系统不支持对文件的并发访问。
(concurrentaccess)。
(5)数据缺少统一管理。
在数据的结构、编码、表示格式、命名以及输出格式等方面不容易做到规范化、标准化;
数据安全和保密方面,也难以采取有效的办法。
而数据库系统中,数据不再仅仅服务于某个程序或用户,而是看成一个单位的共享资源,由DBMS软件统一管理。
由于DBMS的统一管理,应用程序不必直接介入诸如打开、关闭、读写文件等低级的操作,而由DBMS代办。
用户也不必关心数据存储和其他实现的细节,可在更高的抽象级别上观察和访问数据。
文件结构的一些修改也可以由DBMS屏蔽,使用户看不到这些修改,从而减少应用程序的维护工作量,提高数据的独立性。
由于数据的统一管理,可以合理组织数据,减少数据冗余;
还可以更好地贯彻规范化和标准化,从而有利于数据的转移和更大范围的共享。
由于DBMS不是为某个应用程序服务,而是为整个单位服务的,DBMS做得复杂一些也是可以接受的。
许多在文件系统中难以实现的动能,在DBMS中都实现了。
农业数据库系统的特征(P18)
农业数据库的概念
农业数据库的分类
农业资源库
农业技术库
农业统计库
农业应用的主要数据库类型
大型关系数据库
Sybase、Oracle,采用C/S结构
小型关系数据库
DBASE、FOXPRO等,单机运行
全文检索型数据库
TRS(TextRetrievalSystem)全文检索系统:
与传统的数据库系统在存储、管理方式上有所不同,它将整篇文章以文件形式存储,可以文件中的任何一个字、词、词组来检索,特别适合大量文件的检索及管理,易于维护。
建立农业数据库的要求(P19)
安全,系统,方便,全面,准确
农业数据库技术的发展趋势(P19)
第二节农业管理信息系统的概念与特征
MIS的定义(P20)
瓦尔特.肯尼万(WalterT.Kennevan)1970
以书面或口头的形式,在合适的时间向经理、职员以及外界人员提供过去的、现在的、预测未来的有关企业内部及其环境的信息,以帮助他们进行决策。
强调:
信息为决策服务;
没有强调计算机(计算机应用水平限制)
高登.戴维斯(GordonB.Davis)1985
它是一个利用计算机硬件和软件,手工作业,分析、计划、控制和决策模型,以及数据库的用户计算机系统。
它能提供信息,支持企业或组织的运行、管理和决策功能。
信息为各层管理服务;
人-机系统
管理信息系统的特点(P21)
人机系统
机器(设备):
计算机软硬件、办公机械、通信设备
人:
高、中、基层人员
人机系统:
是一个社会和技术的综合系统。
什么事情由机器完成,什么事情由人完成,如何协调,发挥各自的特长。
企业应该有专门的设计人员,既懂计算机,又懂管理
一体化系统或集成系统:
从企业信息管理出发,保证各部门的利益(数据),统一数据管理,减少冗余,建立中央数据库
使用数学模型分析数据,辅助决策。
各子系统有各自的模型(模型库)
管理信息系统结构(P21)
管理信息系统的开发、开发过程(P22)
开发是一个庞大的系统工程,非常复杂
成功要素:
1、合理确定系统目标(自身的人员、资金、技术状况)
2、组织系统性队伍(计算机软硬件、网络、管理人员、高层领导)
3、遵循系统工程开发的步骤
管理信息系统的发展趋势(P23)
战略信息系统StrategicInformationSystems1988年,查尔斯.惠兹曼为战略信息系统定义:
一个成功的战略信息系统是指,运用信息技术来支持或体现企业竞争战略和企业计划,使企业获得或维持竞争优势,或削弱对手的竞争优势”
农业管理信息系统的内涵(P24)
第三节农业数据库系统及管理信息系统的研制与应用
农业数据库的研制(P25)
(1)确定数据库设计目标(P25)
(2)进行数据库的数据分析(P25)
(3)数据库的概念设计(P26)E-R模型
(4)数据库的逻辑结构设计(P27)
数据内容、分类与编码
数据库的内容(P27)
数据分类的意义(P28)
数据分类的基本原则(P27)
数据编码的原则(P27)
农业信息综合基础数据库的建立
数据的输入(P29)
属性数据和空间数据,GIS,弱点(P30)
关系数据库管理空间数据的缺陷(P31)
数据入库的注意事项(P31)
数据库的维护与更新(P31)
数据标准的内容(P32)
农业管理信息系统的研制(P33)
农业管理信息系统AgriculturalManagementInformationSystem,AMIS的概念类型(P33)
AMIS的组成(P34)
AMIS的开发流程(P34)
AMIS的设计与实现(P35)
1系统分析(P35)
2系统设计(P37)
3系统应用设计(P39)
4系统的组织实现(P40)
第三章专家系统(ExpertSystem)
3.1.1专家系统的概念(P44)1、2、3、从广义上来说,专家系统中的知识(表层知识)包括两种:
一种是事实;
另一种是经验,即一种好的猜测和判断,也称之为启发式知识。
农业专家系统的概念(p44)
3.1.2农业专家系统的主要特征(P44)1、2、3、4、5、6
几个特点(P45)
3.1.3农业专家系统的结构与功能
农业专家系统的组成是一个基于规则的专家系统一般是由知识库、推理机、数据库(工作存储区或称黑板结构或称综合数据库)、人机界面、知识获取、解释机构组成
各部分的解释(P45)
3.2农业专家系统的研制与应用
开发过程:
1、从领域专家那里收集整理归纳有关的专业知识,经ES开发人员消化、整理、归纳写成一条条符号表示的形式;
2、确定知识表示和推理方法;
(通常选用产生式知识表示方法和正向或反向推理方法)
3、用产生式知识表示方法描述的知识逐条放入知识库;
4、确定推理方式后,编写程序,然后调试、运行和修改。
3.2.2知识获取概念(P46)
知识获取解决知识的来源问题
知识表示解决知识的存在形式问题
知识运用解决知识的操作运行问题
知识获取的生命周期(P47)
知识获取的任务
知识获取的基本任务是为专家系统获取知识,建立起健全、完善、有效的知识库,已满足求解领域问题的需要。
知识获取需要做以下几项工作:
抽取知识(大体上分为四种类型),知识转换,知识输入,知识整理,知识检测
1.抽取知识(P47)
知识获取方法比较(P47)
2.知识转换(P48)
知识转换一般分两步进行(P48)
3.知识输入(P48)
4.知识整理(P48)
以上说的这些知识整理,不能完全由机器独立地做,有时需要依靠人的干预,特别是在发现问题而缺少解决问题的信息时,需要向用户求助。
5.知识检测(P48)
知识获取的方式
非自动知识获取(P48)知识获取通过以下几步完成:
①知识工程师通过交互方式向系统输入规则的前提条件、结论以及规则强度。
②系统把它翻译为LISP语言的表示形式,然后再用英语的描述形式显示出来,供知识工程师或领域专家检查它是否正确。
③如有错误,则由知识工程师与领域专家协商修改,然后重复
(1)和
(2)的工作,直到被确认正确为止。
④对于新规则的输入,则把新规则与知识库中的已有规则进行一致性检查。
如发现不一致,就及时报告,由知识工程师和领域专家对有关规则进行修正。
⑤将正确的规则送入知识库中。
至此,一条规则的输入已经完成。
如还要输入其他规则,则重复上述过程。
MYCIN系统是由斯坦福大学建立的对细菌感染疾病的诊断和治疗提供咨询的计算机咨询专家系统。
特点:
以不确定和不完全的信息进行推理。
医生向系统输入病人信息,MYCIN系统对之进行诊断,并提出处方。
(1)确定病人是否有重要的病菌感染需要治疗。
(2)确定疾病可能是由哪种病菌引起的。
(3)判断哪些药物对抑制这种病菌可能有效。
(4)根据病人的情况,选择最适合的药物
自动知识获取(P49)
自动动知识获取应具备的能力(P49)
基于模型的知识获取(P49)
知识的检测与求精(P50)
1.知识的一致性与完整性检测(P50)
2.知识的检测方法(P50)
知识冗余的三种表现
等价规则当两条产生式规则在相同条件下有相同的结论时,称它们为等价规则
冗余规则链如果两条规则链中第一条规则的条件相同,且最后一条规则的结论等价,则称两条规则链之间存在冗余。
冗余条件如果两条规则有相同的结论,但一条规则中的某个子条件在另一条规则的条件中被否定,而其他子条件保持一致,则称这两条规则有多余的条件。
矛盾如果两条产生式规则或规则链在相同条件下得到的结论是互斥的;
或虽有相同的结论,但规则强度不同,则称它们是矛盾的。
从属如果规则r1与r2有相同的结论,但r1比r2要求更多的约束条件,则称r1是r2的从属规则。
环路当一组规则形成一条循环链时,称它们构成了一个环路。
逻辑表达式等价性的检测(P50)
冗余的检测:
以等价性检测为基础就可进行冗余的检测,包括:
等价规则的检测、冗余规则链的检测、矛盾规则及矛盾规则链的检测、从属规则的检测和环路的检测。
3.知识求精(P51)
机器学习(P51)
2.机器学习的学习方式(P51)
(1)机械记忆式学习(RoboticLearning)
(2)教导注入式学习(LearningbyAdvic-taking)(3)归纳式学习(LeaningbyInduction)(4)类比式学习(LearningbyAnalogy)
三、知识表达
一)逻辑表示法(P52)
二)产生式规则表示法(P53)
产生式规则的语义是:
如果前提满足,则可得结论或者执行相应的动作,即后件由前件来触发。
所以,前件是规则的执行条件,后件是规则体。
一条产生式规则就是一条知识。
用产生式可以实现推理和操作,产生式规则是知识表示形式。
产生式系统的三个组成部分:
规则库、综合数据库、控制系统。
求解问题的一般步骤
1、初始化综合数据库,把问题的初始已知事实送入综合数据库中。
2、若规则库中存在尚未使用过的规则,而且它的前提可与综合数据库中的已知事实匹配,则继续;
若不存在这样的事实,则转第(5)步。
3、执行当前选中的规则,并对该规则做上标记,把该规则执行后得到的结论送入综合数据库中。
若该规则的结论部分指出的是某些操作,则执行这些操作。
4、检查综合数据库中是否已包含了问题的解,若已包含,则终止问题的求解过程;
否则,转第
(2)步。
5、要求用户提供进一步的关于问题的已知事实,若能提供,则转第
(2)步;
否则,终止问题求解过程。
6、若规则中不再有未使用过的规则,则终止问题的求解过程。
产生式系统的优点
自然性:
由于产生式系统采用了人类常用的表达因果关系的知识表示形式,既直观、自然,又便于进行推理。
模块性:
产生式是规则库中的最基本的知识单元,形式相同,易于模块化管理。
有效性:
能表示确定性知识、不确定性知识、启发性知识、过程性知识等。
清晰性:
产生式有固定的格式,既便于规则设计,又易于对规则库中的知识进行一致性、完整性检测。
产生式系统的缺点
效率不高
产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配—冲突消解—执行”的过程。
由于规则库一般都比较庞大,而匹配又是一件十分费时的工作,因此,其工作效率不高。
此外,在求解复杂问题时容易引起组合爆炸。
不能表达具有结构性的知识
产生式系统对具有结构关系的知识无能为力,它不能把具有结构关系的事物间的区别与联系表示出来,因此,人们经常将它与其它知识表示方法(如框架表示法、语义网络表示法)相结合。
产生式系统的适用领域
1、由许多相对独立的知识元组成的领域知识,彼此之间关系不密切,不存在结构关系。
如:
化学反应方面的知识。
2、具有经验性及不确定性的知识,而且相关领域中对这些知识没有严格、统一的理论。
医疗诊断、故障诊断等方面的知识。
3、领域问题的求解过程可被表示为一系列相对独立的操作,而且每个操作可被表示为一条或多条产生式规则。
三)特性表表示法(P55)
1.用特性表表示知识2.推理算法
特性表由特性名和特性值组成,1.放特性(赋特性值)2.取部分特性值的函数
四)过程表示法(P55)
过程表示法的优缺点
优点
(1)效率较高;
(2)控制系统容易设计。
缺点不易修改、添加新的知识,而且当对某一过程进行修改时,有可能影响到其它过程,对系统的维护带来诸多不便。
五)框架表示法(P56)
框架推理是一个反复进行框架匹配的过程,且大部分匹配都具有不确定性,为了推理得以进行,通常都需要设置相应的槽来配合。
框架表示法的特点
优点:
结构性,继承性,自然性
缺点:
不善于表达过程性的知识,故经常与产生式表示法结合起来使用,以取得互补的效果。
六)语义网络表示法(P58)
语义网络是奎廉(J.R.Quilian)于1968年最先提出的。
1972年,西蒙将语义网络用于自然语言理解。
语义网络的概念与特点(P58)
七)案例表示法(P60)八)面向对
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